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Detecção Remota

Objetivos

A Unidade curricular foca os fundamentos de deteção remota, as caraterísticas dos principais satélites e sensores de observação da Terra e os principais métodos de processamento de imagens de satélite (e.g. classificação). O objetivo final é que o aluno seja capaz, de forma autónoma, de conceber e implementar um projeto de produção de informação (e.g. cartografia temática) a partir de imagens de satélite e algoritmos de classificação.

Caracterização geral

Código

100046

Créditos

6.0

Professor responsável

Mário Sílvio Rochinha de Andrade Caetano

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

Esta unidade não tem requisitos de frequência.
 

Bibliografia

Caetano, M., 2018. Teoria de Detec¿a¿o Remota, [e-book]. NOVA Information and Management School, Universidade Nova de Lisboa.

Caetano, M., and H. Costa, 2019. Remote Sensing Practicals, [e-book].

Jensen, J.R., 2016. Introductory Digital Image Processing: a Remote Sensing Perspective, 4a Edic¿a¿o. Glenview : Pearson

https://ebookcentral.proquest.com/lib/novaims/detail.action?docID=5831484

CCRS, Canadian Centre for Remote Sensing, 2007. Fundamentals of Remote Sensing , [Online].

Remote sensing of land use and land cover: principles and applications, 2012. In Series in Remote Sensing Applications, Ed: Chandra P. Giri . Boca Raton : CRC, 425 p.
9781420070743. ACESSO NOVA: https://doi.org/10.1201/b11964

Jensen, J.R., 2013. Remote sensing of the environment: an earth resource perspective, 2a Edic¿a¿o. NewJersey: Prentice Hall.

Método de ensino

As aulas têm uma componente teórica e uma prática. Nas aulas teóricas o docente faz uso de slides para ilustração dos fundamentos teóricos. A componente prática consiste na utilização pelo aluno de um software de processamento de imagens de satélite para construção de um mapa temático a partir da exploração de padrões espectrais e/ou temporais de imagens de satélite.  A unidade curricular inclui ainda seminários para discussão dos benefícios socioeconómicos da detecção remota por satélite.
 
O professor promove a aprendizagem ativa e colaborativa através da resolução de problemas do mundo real. 

Método de avaliação

O docente numa das primeiras aulas discutira¿ com os alunos o método de avaliação para definir o que será¿ aplicado nesta disciplina. Como ponto de partida para a discussão propõe-se:

  • Teste - 30%.
  • Projeto Prático - 40%. Trabalho de grupo para resolução de um problema real com base em imagens de satélite e software de processamento de imagem selecionados pelo grupo. O problema deve ser também definido pelo grupo. (Apresentação e relatório).
  • Ensaio teórico  e participação na aula - 30% - Análise em grupo dos benefícios socioeconómicos da utilização de imagens de satélite em determinada área temática, sendo que o tema do trabalho deve ser selecionado de uma lista facultada pelo docente. O ensaio pode focar-se noutra área a acordar entre o grupo e o professor (Apresentação, sem relatório).

Datas:

  • Teste: 15 março
  • Ensaio Teórico - 6 abril a 15 abril
  • Apresentação e discussão dos trabalhos: 18 a 20 maio

 

Regras:

  • Nota mínima em cada componente: 8
  • Projetos não entregues na data definida serão penalizados (1 ponto por dia, até 7 pontos)
  • Relatórios não entregues via plataforma não são considerados

 

Na época de recurso e na época especial a avaliação segue exatamente o mesmo modelo. No entanto todos os trabalhos têm que ser individuais e diferentes dos apresentados durante o semestre (se existirem).

 

Conteúdo

A Unidade Curricular tem as seguintes Unidades de Aprendizagem (UA):

  • UA 1 Introdução à deteção remota e à unidade curricular
  • UA 2 Fundamentos da deteção remota
  • UA 3 Satélites e sensores de observação da Terra
  • UA 4 Análise exploratória de imagens de satélite
  • UA 5 Pré-processamento de imagens
  • UA 6 Transformação de bandas
  • UA 7 Extração de informação de imagens de satélite
  • UA 8 Análise do erro em mapas temáticos
  • UA 9 Análise multitemporal de imagens de satélite
  • UA 10 Aplicações da deteção remota com benefícios socioeconómicos
  • UA 11 Exercícios práticos de processamento digital de imagens de satélite
  • UA 12 Resolução de problemas do mundo real com base em imagens de satélite